Nhờ vào sự phục hồi của RL, LLM cuối cùng cũng có thể phối hợp công cụ và lý luận một cách đáng tin cậy để thực hiện việc truy xuất chính xác cao. Các công ty như Happenstance, Clado và Mintlify đã chuyển sang tìm kiếm theo kiểu tác nhân, và chỉ còn là vấn đề thời gian cho đến khi bất cứ điều gì ít hơn cảm thấy bị hỏng đối với người dùng.

Tin lớn: Tôi sẽ gia nhập @inference_net với vai trò Kỹ sư/Nghiên cứu viên Machine Learning. Cảm ơn rất nhiều đến tất cả những ai đã là một phần của hành trình này: • @Teknium1, nguồn cảm hứng lớn nhất của tôi, công việc của anh ấy tại Nous đã thúc đẩy tôi tiến lên. • @TroyQuasar vì đã ở bên tôi trong những lúc khó khăn. • Và toàn bộ mạng lưới của tôi, sự hỗ trợ của các bạn có ý nghĩa rất lớn. Tôi sẽ không quên điều đó. Tôi biết ơn tất cả các bạn.

Giới thiệu các Mô Hình Awesome Open Workhorse, một bộ sưu tập được chọn lọc thủ công các mô hình ngôn ngữ nhỏ (SLMs) đã thực sự được áp dụng trong doanh nghiệp. Bạn có thể đã nghe về sự phấn khích xung quanh tính hữu ích của SLMs, và cách mà 'chúng là tương lai.' Nhưng điều đó thực sự có nghĩa là gì? Những mô hình nào mà các doanh nghiệp đang thực sự sử dụng để giải quyết các vấn đề của họ một cách rẻ hơn, nhanh hơn hoặc chính xác hơn so với các LLM tiên tiến? Tôi đã tập hợp một danh sách các mô hình nhỏ mà tôi biết chắc chắn là đang được sử dụng trong sản xuất, và đã bao gồm bằng chứng rằng chúng được sử dụng để giải quyết các vấn đề trong thế giới thực. Nếu bạn đang sử dụng một SLM trong sản xuất, xin vui lòng liên hệ, hoặc tốt hơn nữa là gửi một PR! Mục tiêu của tôi là làm cho đây trở thành bộ sưu tập tốt nhất của các mô hình nhỏ thực sự hữu ích, vì việc tải xuống HF đơn giản không phải là một chỉ số hiệu quả về việc một mô hình có thực sự tốt hay không.